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空間時間推論は、コンピュータ科学、認知科学、認知心理学の分野から着想を得た人工知能の一分野である。理論的な目標（認知面）は、空間時間に関する知識を心の中で表現し、推論することにある。応用的な目標（計算面）は、時間と空間をナビゲートし理解するためのオートマタの高度な制御システムを開発することにある。
認知心理学における収束的な結果として、人間の赤ちゃんが最初に獲得する空間関係は連結関係であり、続いて方向関係と距離関係の理解が進むということが挙げられる。これら3種類の空間関係間の内部関係は、認知プリズム理論の枠組みの中で、以下のように計算論的かつ体系的に説明できる。
空間関係間の内部関係を考慮せずに、AI 研究者は多くの断片的な表現を提供してきた。時間計算の例としては、アレンの区間代数や、ヴィランとカウツの点代数などがある。最も有名な空間計算としては、メレオトポロジー計算、フランクの基線方向計算、フレクサのダブルクロス計算、エゲンホーファーとフランツォーザの4 交点計算と 9 交点計算、リゴザのフリップフロップ計算、さまざまな領域接続計算(RCC)、および方向付き点関係代数などがある。
近年、空間情報と時間情報を組み合わせた時空間計算が開発されている。例えば、 GereviniとNebelによる時空間制約計算（STCC）は、Allenの区間代数とRCC-8を組み合わせたものである。さらに、定性的軌跡計算（QTC）は、移動物体に関する推論を可能にする。
文献では、人間の物理的現実認識の基盤となる常識的な背景知識の時間的・空間的側面に関する定性的な抽象化に基づく、定性的な時空間推論に重点が置かれてきた。方法論的には、定性的な制約計算は、時間的または空間的な実体を扱う複雑な数学理論の語彙を制限することで、これらの理論の特定の側面を、単純な定性的（非計量的）言語を用いた決定可能な断片内で扱うことを可能にする。
空間と時間に関する数学的または物理的な理論とは異なり、定性的制約計算は、空間と時間に存在する実体について比較的低コストで推論することを可能にします。このため、定性的表現形式計算の表現力が限られていることは、このような推論タスクをアプリケーションに統合する必要がある場合には利点となります。たとえば、これらの計算の一部は、空間GISクエリを効率的に処理するために実装でき、また一部は、移動ロボットのナビゲーションや通信に使用できます。
これらの計算のほとんどは抽象関係代数として形式化できるため、記号レベルでの推論が可能となる。制約ネットワークの解を計算する際には、経路一貫性アルゴリズムが重要なツールとなる。
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